## ANALISIS DAN PREDIKSI PERUBAHAN TUTUPAN LAHAN DI DAS CITARUM HULU

## Analysis and prediction of land cover change in upstream Citarum watershed
Sri Malahayati Yusuf a,b , Kukuh Murtilaksono c , Yayat Hidayat c , Yuli Suharnoto d a Program Studi Ilmu Pengelolaan DAS, Sekolah Pascasarjana Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680 ⎯ malahayati10@gmail.com b Southeast Asian Regional Centre for Tropical Biology (SEAMEO BIOTROP), Jl Raya Tajur Km 6, Bogor 16134
c Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan, Fakultas Pertanian Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB Dramaga, Bogor 16680
d Departemen Teknik Sipil dan Lingkungan, Sekolah Pascasarjana Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680
Abstract. Land cover is one of factors which is important in watershed management. The changes of land cover in a watershed can affect  on  the  hydrology  abstraction.  Land  cover  of  upstream  Citarum  watershed  is  potentially  changes.  Economy,  social,  and population are factors that affect the change in land cover. The aim of this research were to analyze spatial change of land cover in upstream Citarum watershed period 2006-2014 with consideration of agricultural land types and predicting future land cover of 2030 as usual and applying a policy to conserve paddy field and forest. Analysis was carried out applying Cellular automata markov chain of land cover spatial model. The result showed that Kappa for image classification was 0.89. Dominant land cover type in upstream Citarum watershed was paddy field of 24.74 – 26.06%. The land cover changes approximately between 1-10% with conversion of paddy field to built up area is the dominant change. Model validation of 2014 predicted land cover was 0.947, while Kappa for optimum iteration of 3 was 0.949. The land cover for period 2006-2030 was change approximately 1-10%. The types of land cover that increase in 2030 were built up area and  bareland of 10.06% and 0.1%, respectively, while secondary forest, plantation forest, mixed farming, moor, and paddy field were decreasing approximately 0.4, 0.9, 1.2, 10 and 0.1%. Mixed farming and moor have slightly decrease under protection of paddy field and forest scenario compared to prediction results of 2030 BAU, approximately 1.4 and 1.0% than 1.7 and 7.3%.
Keywords: cellular automata,  future prediction, land cover change, spatial model, upstream Citarum watershed
(Diterima: 25-12-2017; Disetujui: 22-01-2018)

## 1. Pendahuluan
Perubahan  tutupan  lahan  di  suatu  Daerah  Aliran Sungai  (DAS)  mempengaruhi  karakteristik  hidrologi DAS  tersebut  (CWRD,  2012;  ADB,  2013;  Hidayat, 2014).  Perubahan  dari  jenis  tutupan  lahan  yang  me- miliki  evapotranspirasi  rendah  menjadi  jenis  tutupan lahan  dengan  evapotranspirasi  tinggi  menyebabkan terjadinya  penurunan  aliran  sungai  tahunan  (Prasena dan Shrestha, 2013). Peningkatan debit tahunan sebesar 6.17%  di  DAS  Citarum  Hulu  terjadi  karena  luas  pe- mukiman  dan  daerah  industri  meningkat  dari  16.4% menjadi  18.1%  dan  dari  1.2%  menjadi  1.8%,  secara berurutan  terhadap  luas  DAS  selama  periode  1994- 2005 (Adrionita, 2011).
Perubahan  tutupan  lahan  yang  terjadi  di  DAS Citarum Hulu juga menyebabkan pencemaran air, dan cepatnya  laju  sedimentasi  di  Waduk  Saguling dibandingkan  laju  sedimentasi  yang  direncanakan (Dephut, 2009). Jumlah sedimen yang sampai di badan air Waduk Saguling sebesar 8.46 juta ton/tahun. Oleh karena  itu,  laju  perubahan  tutupan  lahan  di  DAS Citarum  Hulu  perlu  dianalisis  sehingga  dampaknya terhadap keberlanjutan fungsi waduk Saguling, sebagai salah satu waduk penting di Provinsi Jawa Barat, dapat diminimalisir.
Faktor  dominan  yang  mempengaruhi  terjadinya perubahan tutupan lahan adalah faktor manusia (Vink, 1975).  Sumber  lain  juga  menyatakan  bahwa  faktor sosial ekonomi merupakan pemicu terjadinya perubahan tutupan lahan (Munibah, 2008, Kamusoko et al .,  2009).  Hal  ini  dikarenakan  kehidupan  manusia tidak mungkin terpisahkan dari aspek sosial ekonomi, yaitu  dalam  usahanya  untuk  memenuhi  kebutuhan hidup. Pemahaman terhadap proses perubahan tutupan lahan  terutama  yang  terjadi  di  dalam  DAS,  akan memberikan  masukan  terhadap  optimalisasi  rencana pengelolaan DAS. Oleh karena itu, kajian aspek spasial perubahan  tutupan  lahan  menjadi  penting  untuk dipelajari.
Kajian  spasial  perubahan  tutupan  lahan  di  DAS Citarum  Hulu,  terutama  terkait  jenis  tutupan  lahan pertanian dan hutan diklasifikasikan secara umum baik berdasarkan batas DAS (Agaton e t al ., 2016), ataupun batas  administratif  (Hermawan,  2011).  Selain  itu,  ada pula  yang  fokus  pada  satu  jenis  tutupan  lahan  saja misalnya sawah dan menggunakan batas administratif di  dalam  DAS  sebagai  daerah  kajian  (Firmansyah  , 2016).  Kajian  yang  mencakup  berbagai  kelas  tutupan lahan pertanian hanya didasarkan pada metode deteksi perubahan  dengan  membandingkan  hasil  akhir interpretasi  citra  (Adrionita,  2011).  Oleh  karena  itu,
penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengkaji  perubahan spasial  tutupan  lahan  di  DAS  Citarum  Hulu  periode 2006-2014 dengan mempertimbangkan beberapa jenis tutupan  lahan  yang  merupakan  bagian  dari  jenis pertanian.  Selain  itu  dilakukan  juga  prediksi  pola tutupan  lahan  tahun  2030  bedasarkan  tutupan  lahan periode  2006-2014  dan  juga  prediksi  tahun  2030 dengan  mempertahankan luas lahan sawah  sesuai  UU RI  No  41  Tahun  2009  tentang  perlindungan  lahan pertanian  pangan  berkelanjutan,  dan  perlindungan hutan  sesuai  UU  RI  No  41  Tahun  1999  tentang kehutanan.
Beberapa  penelitian  terdahulu  terkait  analisis perubahan  tutupan  lahan  di  DAS  Citarum  Hulu dilakukan  dengan  metode  analisis  komparatif  peta series tutupan lahan menggunakan ArcGIS (Adrionita, 2011),  dan  pemodelan  ERDAS  (Agaton  e t  al .,  2016), serta integrasi antara ArcGIS dengan cellular automata model  (Hermawan,  2011).  Verburg et  al .  (1999) menggunakan model spasial dinamis yang melibatkan faktor  sosial  ekonomi  dan  biofisik  dalam  analisis tutupan lahan. Dalam penelitian ini, analisis dilakukan menggunakan  model cellular  automata  markov  chain (CA-M)  yang  merupakan  salah  satu  model  spasial perubahan  tutupan  lahan  yang  telah  dimanfaatkan secara  luas  (Hedge et  al .,  2008;  Munibah,  2008, Hermawan, 2011; Wang et al ., 2012; Xin et al ., 2012; Riccioli et  al .,  2013;  Nouri,  2014;  Mondal,  2016). Model  ini  dipilih  karena  mampu  menilai  perubahan tutupan  lahan  baik  secara  statistik  maupun  dinamis
serta  mempertimbangkan  faktor  ruang  dan  waktu (Hedge et al ., 2008; Jie, 2010; Mondal et al ., 2016). Pada  model  CA-M,  deteksi  perubahan  yang dianalisis  didasarkan  pada  kemungkinan  terjadinya perubahan  lahan  dari  satu  kondisi  ke  kondisi  lain berdasarkan transition probabilities , aturan lokal, filter spasial cellular automata , dan peta potensial perubahan (Cole, 2005; Eastman et al ., 2005; Hedge et al ., 2008; Munibah,  2008;  Mas et  al .,  2013).  Peta  potensial perubahan tersebut disusun berdasarkan faktor biofisik yang memicu terjadinya perubahan tutupan lahan.

## 2. Metode

## 2.1. Daerah studi
Penelitian  dilaksanakan  sejak  bulan  Januari  2015 hingga  Januari  2016 di  DAS  Citarum  Hulu  yang terletak  antara  106°51ˈ36ˈˈ  –  107°51ˈ00ˈˈ  BT  dan 6°24ˈ00ˈˈ  –  7°19ˈ00ˈˈ  LS  (Gambar  1).  Outlet  DAS (SPAS  Nanjung)  terletak  di  aliran  utama  sungai Citarum sebelum Waduk Saguling. DAS Citarum Hulu memiliki  luas  231,460  ha  dan  secara  administratif mencakup  Kota  Bandung,  Kota  Cimahi,  Kabupaten Bandung, dan Kabupaten Bandung Barat.
Gambar 1. Lokasi studi
Alat-alat  yang  digunakan  yaitu Global  Position System (GPS),  kamera,  perangkat  lunak  (Microsoft Office,  ArcGIS,  IDRISI),  dan  perangkat  keras komputer, serta alat  tulis.  GPS  dan  kamera  digunakan  untuk dokumentasi  kegiatan  survei  tutupan  lahan,  ArcGIS digunakan sebagai alat untuk analisis citra, dan IDRISI untuk analisis  model perubahan tutupan lahan dengan model CA-M.
Bahan-bahan yang digunakan adalah citra Landsat 5 tahun  2006,  2009,  dan  Landsat  8  OLI  tahun  2014 (perekaman data tanggal 18 Mei 2006, 17 Oktober 2009, dan  9  Juni  2014  pada path/row 121-65  dan  122-65), peta  Rupa  Bumi  Indonesia  (RBI),  peta  batas  DAS Citarum,  dan  Jawa  Barat  dalam  Angka  tahun  2016. Jenis dan kegunaan data disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Jenis, sumber, dan kegunaan data No Jenis Data Sumber Data Kegunaan Data 1 Peta Rupa Bumi Skala 1:25,000 Badan Informasi Geospasial Untuk menyusun faktor- faktor pendukung/peng- hambat terjadinya perubahan tutupan lahan 2 Citra Landsat 5 tahun 2006, 2009, Landsat 8 tahun 2014 LAPAN Untuk analisis peta tutupan lahan, input model M-CA 3 Peta Batas DAS Citarum Hulu BPDASHL Citarum Ciliwung Untuk membatasi daerah penelitian 4 Bandung dalam Angka Badan Pusat Statistika Jawa Barat Untuk menyusun faktor- faktor pendukung/ penghambat terjadinya perubahan tutupan lahan

## 2.2. Tahapan penelitian
Penelitian ini dilakukan melalui 3 tahap utama yaitu analisis  citra,  analisis  perubahan  tutupan  lahan,  dan model  prediksi  perubahan  tutupan  lahan.  Masing- masing  tahapan  tersebut  saling  terkait  satu  sama  lain sehingga dihasilkan peta prediksi tutupan lahan  tahun 2030.

## a. Analisis citra
Analisis  citra  Landsat  untuk  DAS  Citarum  Hulu dilakukan  menggunakan  metode  visual  dengan perangkat lunak ArcGIS untuk time series 2006, 2009, dan  2014  (merupakan  citra  terbaik  dengan  tutupan awan  dibawah  10%).  Citra  terlebih  dahulu  dilakukan koreksi  geometrik  ( pra-processing )  dan  kemudian diinterpretasi dengan mengunakan komposit band 432 (Landsat 5) dan 654 (Landsat 8).
Interpretasi  dilakukan  mengacu  pada  kunci-kunci interpretasi yang terdiri dari rona/warna, tekstur, pola, ukuran,  bentuk,  bayangan,  dan  lokasi  objek  dalam perbandingannya  dengan  objek  yang  lain  (Lillesand dan  Kieffer  1997).  Hasil  survei  tutupan  lahan digunakan  sebagai training  area untuk  menentukan tipe  tutupan  lahan  dan  sebagian  untuk  validasi  hasil interpretasi. Jenis tutupan lahan diklasifikasi berdasarkan  SNI  7465-2010  tentang  Klasifikasi Penutup Lahan pada skala 1 : 50,000. Hasil interpretasi
divalidasi  dengan  nilai  Kappa  dan  verifikasi  terhadap data hasil survei tahap dua. Hasil dari tahap ini adalah peta tutupan lahan tahun 2006, 2009, dan 2014.

## b. Analisis perubahan tutupan lahan
Analisis  perubahan  tutupan  lahan  DAS  Citarum Hulu  periode  2006-2014  dilakukan  dengan  metode tumpang  susun  peta tutupan  lahan yaitu  tahun  2006, 2009,  dan  2014.    Proses  tersebut  menghasilkan  data perubahan  tutupan  lahan  dan  juga  tren  perubahan tutupan lahan di DAS Citarum Hulu.

## c. Model prediksi perubahan tutupan lahan
Prediksi  perubahan  tutupan  lahan  DAS  Citarum Hulu  dilakukan  menggunakan  model  CA-M.  Input utama model ini adalah peta series tutupan lahan, peta pro-babilitas, dan filter matriks ketetanggaan. Tahapan detil  prediksi  perubahan  tutupan  lahan  DAS  Citarum Hulu disajikan pada Gambar 2.
Periode model untuk Markov chain dikelompokkan menjadi periode pendek (2006-2009, 2009-2014), dan periode panjang (2006-2014). Hal ini dilakukan untuk memperoleh  faktor  historis  pola  perubahan  tutupan lahan  di  masa  lalu,  yaitu  perubahan  dari  satu  jenis tutupan  menjadi jenis tutupan lahan lain pada rentang waktu tertentu.
Peta probabilitas disusun berdasarkan faktor pemicu dan  penghambat  terjadinya  perubahan  tutupan  lahan yang  meliputi  kemiringan  lereng,  elevasi,  jarak  dari jalan raya, kepadatan penduduk, dan jarak dari sungai. Faktor-faktor tersebut ditentukan berdasarkan Munibah (2008)  dan  dimodifikasi  sesuai  hasil  pengamatan  di lapangan. Masing-masing faktor diberi bobot 0 (ti-dak berpengaruh  terhadap  perubahan)  ataupun  bobot  1 (berpengaruh  terhadap  perubahan).  Kemudian  faktor- faktor  tersebut  disusun  menjadi  peta  raster  dengan ukuran grid 10 x 10 m yang berfungsi sebagai variabel dalam menentukan kemungkinan  perubahan yang ter- jadi  dari  suatu  jenis  tutupan  lahan.  Proses  prediksi tutupan lahan tahun 2014  di lakukan berdasarkan tiga periode  Markov  dengan  jumlah  iterasi  1  dan  filter ketetanggaan  ukuran  5x5.  Hasil  model  dikalibrasi menggunakan nilai Kappa (Cohen, 1960).
Tahap  selanjutnya  dalam  pemodelan  perubahan tutupan  lahan  adalah  validasi  model.  Proses  ini dilakukan untuk mencari nilai iterasi optimal yang akan digunakan  untuk  memodelkan  tutupan  lahan  tahun 2030. Adapun jumlah iterasi yang dicoba yaitu 1, 3, 5, 7,  9,  11.  Hasil  yang  dianalisis  dari  proses  ini  adalah nilai  Kappa  dan  estimasi  waktu  yang  terpakai  untuk setiap jumlah iterasi.
Tahap  akhir  dari  model  prediksi  ini  adalah memprediksi tutupan lahan tahun 2030 as usual (2030 BAU)  dan  penerapan  kebijakan  perlindungan  lahan sawah  dan  hutan  (2030 2 ).  Peta  tutupan  lahan  tahun 2014,  area  transisi  dari  periode  Markov  yang  paling optimal,  dan  jumlah  iterasi  yang  optimal  merupakan input yang digunakan dalam tahapan ini.

## Gambar 2 Diagram alir prediksi perubahan tutupan lahan

## 3. Hasil dan pembahasan

## 3.1 Evaluasi Hasil Interpretasi Citra
Nilai  akurasi  Kappa  sebesar  0.89  dan  total  akurasi sebesar 0.92, masuk dalam kategori baik sehingga data dapat  digunakan  untuk  analisis  lebih  lanjut  (Cohen 1960).  Hasil  penelitian  Nouri et  al .  (2014),  Munibah (2008), Kamusoko et al . (2009), dan Wang et al . (2012) juga  menunjukkan  bahwa  nilai  Kappa  berkisar  antara 0.86 - 0.99 masuk dalam kategori baik.

## 3.2 Tutupan lahan DAS Citarum Hulu
Terdapat 8 jenis tutupan lahan di DAS Citarum Hulu berdasarkan  hasil  interpretasi  citra  yaitu  sawah (SAWA), ladang/tegalan (LDNG), perkebunan (KBUN),  hutan  sekunder  (HTSD),  hutan  tanaman (HTNM),  lahan  terbuka/semak  (LHTB),  lahan terbangun (LHBG), dan tubuh air (TAIR). Luas tutupan lahan tahun 2006, 2009, dan 2014 disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2 menunjukkan DAS Citarum Hulu didominasi oleh tutupan lahan sawah pada ketiga titik tahun 2006, 2009,  dan  2014  yaitu  berkisar  antara  24.74  hingga 26.06%  dari  total  luas  DAS.  Dominasi  tutupan  lahan sawah  didukung  oleh  kondisi  fisik  lahan  dengan karakteristik  lereng  yang  relatif  datar  (0-8%)  yaitu seluas  50.40%  dari  luas  DAS,  curah  hujan  tahunan
yang  tinggi  (3,542  mm)  dan  adanya  sarana  berupa saluran irigasi.
Tabel 2 Luas Tutupan Lahan Tahun 2006, 2009, 2014
Kode Jenis Tutupan Lahan Tahun 2006 Tahun 2009 Tahun 2014 ha 1 HTSD 8,411 8,411 8,367 2 HTNM 17,133 17,133 17,022 3 KBUN 31,750 31,755 31,926 4 LDNG 42,860 42,814 41,394 5 LHBG 48,422 48,534 53,010 6 LHTB 18,359 18,369 18,284 7 SAWA 60,326 60,245 57,258 8 TAIR 4,199 4,199 4,199 Total 231,460 231,460 231,460
Jenis  tutupan  lahan  kedua  terluas  di  DAS  Citarum Hulu pada periode 2006-2014 adalah lahan terbangun dengan  persentase  sebesar  20.92,  20.97,  dan  22.90% terhadap  luas  DAS,  masing-masing  pada  tahun  2006, 2009,  dan  2014  secara  berurutan.  Lahan  terbangun terdiri dari pemukiman, perkantoran, kawasan industri, jaringan jalan dan kereta api, serta bandar udara.
Gambar  3  menunjukkan  sebagian  besar  lahan terbangun  terpusat  di  daerah  bagian  tengah  ke  arah utara  DAS,  dan  dominan  di  Kota  Bandung  dan  Kota Cimahi. Pemusatan di kedua kota tersebut dikarenakan tingginya sarana dan prasarana, serta akses yang mudah dan  dekat  dengan  pusat  pemerintahan.  Selain  itu, perkembangan daerah pemukiman ke arah timur DAS, yang  masih  merupakan  bagian  endapan  danau, terhambat  karena  daerah  tersebut  merupakan  daerah
Peta Tutupan Lahan Tahun t o Probability Map Output Model Kecenderungan Perubahan Tutupan Lahan Tahun 2030 Matriks Transisi Validasi Kappa Simulasi Cellular Automata
Filter 5x5 Kemiringan lereng, elevasi, jarak dari jalan raya, kepadatan penduduk dan sungai ya tidak
Peta Tutupan
Lahan Tahun t 0 Peta Tutupan La- han Tahun t 1 Markov Chain Area transisi
rawan gerakan tanah (berdasarkan peta RTRW Provinsi Jawa  Barat).  Begitu  pula  dari  segi  kependudukan, tingkat kepadatan penduduk tertinggi di DAS Citarum Hulu adalah di Kota Bandung dan Cimahi yaitu dengan
nilai  kepadatan  penduduk  sebesar  14,750.5  dan 14,237.4 jiwa/km 2 pada tahun 2015 (BPS 2016).

## Gambar 3 Sebaran tutupan lahan DAS Citarum Hulu Tahunn2014
Ladang/tegalan  merupakan  jenis  tutupan  lahan ketiga terluas di DAS Citarum Hulu pada periode 2006- 2014  dengan  persentase  berkisar  antara  17.88  hingga 18.52%.  Tutupan  lahan  ladang/tegalan  merupakan lahan  yang  diusahakan  untuk  jenis  pertanian  lahan kering  terutama  jenis  sayur-sayuran,  cabe,  dan singkong. Sayuran dan cabe diusahakan secara intensif oleh  para  petani,  bahkan  ada  petani  yang  sudah  me- nerapkan  sistem  penutup  tanah  dengan  penggunaan plastik  (mulsa  plastik).  Singkong  hanya  diusahakan pada  lahan  yang  tidak  terlalu  luas  karena  kurang ekonomis  dibandingan  jenis  tanaman  lainnya.  Jenis
tutupan  lahan  ini  tersebar  merata  hampir  di  seluruh bagian DAS yang memiliki kemiringan lereng 8-15 dan 15-25%.
Kebun,  lahan  terbuka/semak,  hutan  tanaman,  hutan sekunder, dan tubuh air merupakan jenis tutupan lahan pada urutan ke-empat, lima, enam, tujuh, dan delapan, dengan luas secara berurutan sebesar 13.72, 7.93, 7.40, 3.63, dan 1.81% terhadap luas DAS. Hutan tanaman di lokasi penelitian didominasi oleh jenis pohon pinus dan pada lokasi tertentu berbatasan dengan hutan sekunder dan tegalan.

## 3.3  Kecenderungan  perubahan  tutupan  lahan  DAS Citarum Hulu
Persentase perubahan tutupan lahan di DAS Citarum Hulu  selama  periode  2006-2014  berkisar  1-10%. Gambar  4  menunjukkan  persentase  perubahan  luas untuk masing-masing jenis tutupan lahan. Jenis tutupan lahan kebun/perkebunan, dan  lahan  terbangun cenderung  mengalami  peningkatan  luas  pada  periode 2006-2014. Lahan terbangun merupakan jenis tutupan lahan  dengan  peningkatan  luas  lahan  terbesar  yaitu dengan total peningkatan sebesar  9.48%. Peningkatan luas  lahan  terbangun  tersebut  disertai  dengan meningkatnya  laju  pertumbuhan  penduduk  di  Kota Bandung yaitu dari 0.12% (2000/2010) menjadi 0.15% pada periode 2010/2014 (BPS 2016). Pola peningkatan
laju  pertumbuhan  penduduk  juga  terjadi  di  Kota Cimahi  yaitu  dari  0.21%  menjadi  0.38,  di  Kabupaten Bandung  dari  0.26%  menjadi  0.50%,  dan  Kabupaten Bandung Barat dari 0.20% menjadi 0.35%.
Jenis  tutupan  lahan  hutan  sekunder,  hutan  tanaman, ladang/tegalan,  lahan  terbuka/semak,  dan  sawah mengalami penurunan luas selama periode 2006-2014. Penurunan  luas  lahan  terbesar  di  DAS  Citarum  Hulu terjadi  pada  lahan  sawah  yaitu  sebesar  5.09%  selama periode  2006-2014.  Penurunan  luas  lahan  sawah dikarenakan  adanya  konversi  sawah  menjadi  ladang, lahan  terbangun,  lahan  terbuka,  dan  kebun  dengan perubahan  yang  dominan  adalah  dari  sawah  menjadi lahan terbangun (Gambar 5).
Gambar 4. Persentase perubahan tutupan lahan AS Citarum Hulu periode 2006-2014

## Gambar 5 Arah perubahan tutupan lahan sawah di DAS Citarum Hulu periode 2006-2014
Perubahan tutupan lahan sawah di DAS Citarum Hulu sangat  dinamis.  Faktor  yang  paling  berpengaruh  dari segi  biofisik  lahan  dalam  proses  perubahan  sawah menjadi  lahan  terbangun  adalah  kemiringan  lereng. Lokasi-lokasi  tempat  terjadinya  perubahan  tersebut didominasi oleh lereng datar yaitu kelas 0-8%, elevasi antara  562-687  m  dpl,  dan  kedekatan  dengan  akses
jalan.  Selain  langsung  berubah  menjadi  lahan terbangun, sawah juga  mengalami  perubahan  menjadi lahan  terbuka/semak  dan  kemudian  berubah  menjadi ladang.  Hal  ini  terjadi  pada  daerah  yang  didominasi oleh lereng datar 0-8, dekat dengan jalan, elevasi > 762 m dpl. Perubahan transisi tersebut dikarenakan adanya kebutuhan  untuk  memperbaiki  sifat  tanah  sebelum dimanfaatkan untuk kegiatan pertanian (ladang).
Tingginya  biaya  produksi  yang  tidak  disertai  pe- ningkatan  kesejahteraan  petani  merupakan  faktor  lain yang  juga  mempengaruhi  terjadinya  konversi  lahan sawah menjadi lahan terbangun. Di sisi lain, lahan pada lokasi strategis memiliki nilai jual yang tinggi sehingga petani  lebih  tertarik  untuk  menjual  lahannya.  Hal  ini sejalan dengan hasil penelitian Firmansyah (2016) yang menyatakan bahwa konversi lahan sawah dipengaruhi oleh faktor ekonomi (kurangnya bantuan pemerintah), sosial  (kurangnya  partisipasi  keluarga  petani  dalam pengelolaan  lahan  sawah  karena  menganggap  bahwa bertani  tidak  memiliki  masa  depan  yang  baik),  dan penegakan  hukum.  Selain  itu,  Firmansyah  juga menyatakan bahwa dimasa depan luas lahan sawah di DAS Citarum akan terus mengalami penurunan apabila tidak  disertai  adanya  kebijakan  pemerintah  dalam perlindungan lahan sawah.
Matrik perubahan lahan disajikan pada Tabel 3 dan arah  perubahan  tutupan  lahan  di  DAS  Citarum  Hulu
1 Hutan Sekunder 2 Hutan Tanaman 3 Kebun/Perkebunan 4 Ladang 5 Lahan Terbangun
6 Lahan Terbuka 7 Sawah
8 Tubuh Air 2006 2009 2014 Sawah 60,326 ha Sawah 60,245 ha Sawah 60,157 ha 60,245 Ladang 42,814 ha Lahan Terbangun 48,534 ha
Lahan Ter- buka/Semak 18,369 ha 1.5 78
1 Ladang 42,816 ha Lahan Terbangun 48,604 ha Lahan Ter- buka/Semak 18,384 ha Kebun 31,780 ha
60,157 16 58 10 5 42,765 11 48,534 4
periode  2006-2014  secara  sederhana  disajikan  pada Gambar 6.
Tabel 3. Matriks perubahan lahan
Gambar 6 Arah perubahan tutupan lahan di DAS Citarum Hulu periode 2006-2014
Berdasarkan  Gambar  6,  terdapat  7  pola  perubahan tutupan  lahan  yang  terjadi  di  DAS  Citarum  Hulu periode 2006-2014, sebagai berikut:
a. Hutan → ladang b. Ladang → lahan terbangun c. Ladang → lahan terbuka → kebun d. Sawah → lahan terbuka → lahan terbangun e. Sawah → kebun f. Sawah → ladang → lahan terbangun g. Sawah → lahan terbuka → ladang.
Hutan,  sawah,  dan  ladang  merupakan  jenis  tutupan lahan  awal  yang  akan  mengalami  perubahan, sedangkan lahan terbangun adalah jenis tutupan lahan yang  sifatnya  permanen  dan  tidak  mengalami perubahan  ke  bentuk  tutupan  lahan  lainnya.  Tutupan lahan  terbuka/semak  terkadang  merupakan  tutupan lahan  transisi  yang  ke  depannya  mungkin  saja mengalami perubahan bentuk menjadi lahan terbangun atau  difungsikan  kembali  sebagai  ladang.  Hasil penelitian  Munibah  (2008)  juga  menunjukkan  bahwa lahan  semak  merupakan  penggunaan/tutupan  lahan transisi  baik  dari  lahan  hutan  menjadi  pertanian maupun dari lahan pertanian menjadi lahan pemukiman.

## 3.4 Model spasial perubahan tutupan lahan
Model  terlebih  dahulu  divalidasi  sebelum  dilakukan prediksi  tutupan  lahan  tahun  2030 Bisnis  As  Usual (BAU).  Proses  validasi  yang  dimaksud  yaitu memprediksi  tutupan  lahan  tahun  2014  menggunakan matriks  probabilitas  transisi  yang  dihasilkan    model Markov  chain  (TPM2006-2009,  TPM2009-2014,  dan TPM2006-2014).  Hasil  validasi  menunjukkan  bahwa nilai Kappa untuk ketiga periode tersebut > 0.90 (Tabel 4).  Berdasarkan  Cohen  (1960),  nilai  tersebut  masuk dalam  kategori  memuaskan  sehingga  pe-riode  mana saja  dapat  ditentukan  sebagai  periode  Markov  yang optimal. Meski demikian, periode yang dipilih sebagai input  untuk  memprediksi  tutupan  lahan  tahun  2030 adalah  TPM2006-2014  karena  diharapkan  dengan TPM  tersebut  dapat  memberikan  hasil  perubahan tutupan lahan yang nyata di tahun 2030 terutama jenis lahan terbangun.
Tabel 4. Nilai validasi model Periode Markov Nilai Kappa 2006-2009 0.955 2009-2014 0.942 2006-2014 0.947
Model  mampu  memprediksi  tutupan  lahan  tahun 2014 dengan baik, dengan perbedaan < 5% antara luas lahan prediksi dan aktual terhadap luas DAS. Prediksi terbaik  ditunjukkan  pada  kelas  tubuh  air  dimana  luas lahan  aktual  dan  prediksi  sama  besar.  Luas  masing- masing  kelas  tutupan  lahan  disajikan  pada  Gambar  7. Hasil penelitian Nouri et al . (2014) di Anzali, Provinsi Gilan, Iran menunjukkan bahwa model CA-M mampu memprediksi lahan 2011 dengan perbedaan luas lahan < 5%.
Tutupan Lahan 2006 Tutupan Lahan 2014 HTSD HTNM KBUN LDNG LHBG LHTB SWAH TAIR HTSD 1 0 0 0 0 0 0 0 HTNM 0 0.9991 0 0.0009 0 0 0 0 KBUN 0 0 0.9999 0 0 0.0001 0 0 LDNG 0 0 0.0004 0.9986 0.0004 0.0006 0 0 LHBG 0 0 0 0 1 0 0 0 LHTB 0 0 0.0002 0.0004 0.0006 0.9989 0 0 SWAH 0 0 0.0001 0.0002 0.0014 0.0001 0.9982 0 TAIR 0 0 0 0 0 0 0 1 Hutan Kebun Ladang Lahan Terbangun Lahan Ter- buka/Semak Sawah
Gambar 7. Luas tutupan lahan aktual dan prediksi 2014

## 3.5 Validasi Model CA-M
Nilai  Kappa  hasil  validasi  model  CA-M  untuk berbagai  iterasi  ditunjukkan  pada  Gambar  8. Berdasarkan  gambar  tersebut,  jumlah  iterasi  7  kali merupakan  iterasi  yang  paling  baik  karena  selain menghasilkan  nilai  Kappa  tertinggi  (0.994),  waktu yang  diperlukan  untuk  menyelesaikan  proses running juga tidak  terlalu lama  (45 menit).  Dengan demikian TPM2006-2009  dan  iterasi  7  layak  digunakan  untuk memprediksi tutupan lahan tahun 2030 BAU.

## Gambar 8. Hasil validasi model

## 3.6 Hasil prediksi tutupan lahan tahun 2030
Luas tutupan lahan aktual (2014) dan hasil simulasi 2030 disajikan pada Tabel 5. Jika dibandingkan antara Tabel  2  dan  5,  maka  diketahui  bahwa  sebagian  besar tutupan  lahan  di  DAS  Citarum  Hulu  mengalami perubahan  antara  1-10%  pada  periode  2006-2030. Kecenderungan  setiap  jenis  tutupan  lahan  aktual terhadap hasil prediksi tutupan lahan tahun 2030 BAU disajikan pada Gambar 9. Gambar tersebut menunjukkan bahwa kecenderungan perubahan tutupan  lahan  hutan  sekunder  memiliki  R 2 terendah yaitu  sebesar  0.44  dan  R 2 tertinggi  sebesar  0.98  pada tutupan lahan ladang/tegalan. Berdasarkan Tabel 5 dan Gambar  9  diketahui  bahwa  jenis  tutupan  lahan  yang
diprediksi  mengalami  peningkatan  pada  tahun  2030 adalah  lahan  terbangun  dan  lahan  terbuka  dengan persentase sebesar 10.6%, dan 0.1%.
Tabel 5. Persentase tutupan lahan aktual dan prediksi tahun 2030
Jenis Tutupan Lahan 2014 2030 1 ha % ha % Hutan sekunder 8,367 3.61 8,377 3.62 Hutan tanaman 17,022 7.35 16,970 7.33 Kebun 31,926 13.79 31,370 13.55 Ladang 41,394 17.88 38,384 16.58 Lahan terbangun 53,010 22.90 53,550 23.14 Lahan terbuka 18,284 7.90 18,370 7.94 Sawah 57,258 24.74 60,240 26.03 Tubuh air 4,199 1.81 4,199 1.81 Total 231,460 100 231,460 100 2030 1 : prediksi tahun 2030 Bisnis As Usual
Hasil  analisis  tabulasi  silang  antara  tutupan  lahan tahun  2014  dan  prediksi  2030  BAU  menunjukkan peningkatan  luas  lahan  terbangun  berasal  dari  kebun, ladang/tegalan, lahan terbuka, sawah, dan tubuh air.
Tutupan  lahan  hutan  sekunder,  hutan  tanaman, kebun,  ladang,  dan  sawah  diprediksi  mengalami penurunan  luas  lahan  periode  2006-2030  masing- masing  sebesar  0.4,  0.9,  1.2,  10,  dan  0.1%,  secara berurutan. Penurunan luas lahan ladang terjadi karena adanya perubahan tutupan lahan ladang menjadi hutan tanaman,  kebun/perkebunan,  lahan  terbangun,  lahan terbuka,  sawah,  dan  tubuh  air.  Luas  lahan  hutan tanaman berkurang karena berubah menjadi kebun/perkebunan, ladang/tegalan, dan lahan terbuka.
Penurunan  luas  lahan  sawah  terjadi  karena terkonversi menjadi hutan tanaman, kebun/perkebunan, ladang/tegalan,  lahan  terbangun,  lahan  terbuka,  dan tubuh  air.  Begitu  pula  dengan  penurunan  luas  lahan terbuka  karena  terjadinya  konversi  lahan  tersebut menjadi tujuh kelas tutupan lahan lainnya. Berdasarkan hasil  tabulasi  silang  tersebut,  konversi  lahan  sawah menjadi  lahan  terbagun  merupakan  perubahan  yang dominan pada periode 2014-2030.
Tutupan lahan DAS Citarum Hulu tahun 2030 BAU secara  spasial disajikan pada Gambar 10. Berdasarkan gambar tersebut, perubahan tutupan lahan yang terjadi di DAS Citarum Hulu lebih mengarah di bagian Kota Cimahi  dan  kota  Bandung,  serta  sebagian  di  tenggara DAS. Hal ini sejalan dengan hasil penelitian Hermawan (2011)  yang  menyatakan  bahwa  arah  perubahan tutupan lahan di wilayah Bandung masih didominasi di wilayah Kota  Cimahi dan Kota Bandung  serta bagian tenggara Bandung.
Hasil  prediksi  tutupan  lahan  tahun  2030  BAU  dan 2030  aspek  kebijakan  disajikan  pada  Tabel  6. Berdasarkan  tabel  tersebut,  diketahui  bahwa  jenis tutupan  lahan  sawah,  hutan  sekunder,  dan  hutan tanaman  memiliki  luas  yang  sama  jika  dibandingkan skenario yang melibatkan aspek kebijakan perlindungan  lahan  sawah  dan  hutan  dengan  tutupan lahan aktual tahun 2014.
1000 11000 21000 31000 41000 51000 61000 L u as (h a) 2014 aktual 2014 prediksi 0 20 40 60 80 0.945 0.946 0.947 0.948 0.949 0.950 0.951 1 3 5 7 9 W ak tu ( me n it ) N il ai K ap p a Iterasi Nilai Kappa Waktu
Gambar 9 Kecenderungan perubahan setiap jenis tutupan lahan di DAS Citarum Hulu: hutan sekunder (a), hutan tanaman (b), ladang (c), kebun (d), lahan terbuka (e), tubuh air (f), lahan terbangun (g), dan sawah (h)
(a) (b)
(c) (d) (e) (f) (g) (h)
Tutupan Lahan 2014 2030 1
2030 2 ha Hutan sekunder 8,367 8,377 8,367 Hutan tanaman 17,022 16,970 17,022 Kebun 31,926 31,370 31,472 Ladang 41,394 38,384 40,982 Lahan terbangun 53,010 53,550 53,782 Lahan terbuka 18,284 18,370 18,379 Sawah 57,258 60,240 57,258 Tubuh air 4,199 4,199 4,199 Total 231,460 231,461 231,460 Jenis tutupan lahan kebun/perkebunan dan ladang/tegalan hasil prediksi tahun 2030 dengan aspek kebijakan  (2030 2 )  mengalami  penurunan  luas  jika dibandingkan  dengan  tahuan  2014.  Akan  tetapi, penurunan tersebut lebih rendah apabila dibandingkan dengan  penurunan  yang  terjadi  pada  hasil  prediksi tahun 2030 BAU (2030 1 ) yaitu masing-masing sebesar 1.4 dan 1.0% dibandingkan 1.7 dan 7.3%. Jenis tutupan lahan  terbangun  mengalami  peningkatan  lebih  besar pada hasil prediksi tahun 2030 dengan aspek kebijakan yaitu  sebesar  1.5%  dibandingkan  hasil  prediksi  tahun 2030 BAU yang hanya mencapai 1%.
Perbedaan
persentase penurunan luas kebun/perkebunan, dan ladang/tegalan, serta peningkatan lahan terbangun dan lahan terbuka/semak antara  berbagai  skenario  dikarenakan  perlindungan terhadap lahan sawah dan hutan agar tidak mengalami perubahan  luas,  sehingga  terjadi  distribusi  perubahan yang berbeda-beda pula dari satu piksel tutupan lahan menjadi  piksel  tutupan  lahan  lainnya  pada  setiap skenario.

## 4. Kesimpulan
Perubahan tutupan lahan di DAS Citarum Hulu pada periode 2006-2014 didominasi oleh peningkatan jenis tutupan  lahan  terbangun  yaitu  sebesar  9.48%. Kecenderungan  pola  perubahan  tutupan  lahan  yang terjadi  yaitu  dari  hutan  menjadi  lahan  terbuka  dan ladang/tegalan, ladang/tegalan menjadi kebun/perkebunan dan lahan terbangun, sawah menjadi kebun/perkebunan  dan  lahan  terbangun,  dengan perubahan  dominan  dari  lahan  sawah  menjadi  lahan terbangun.
Jenis  tutupan  lahan  kebun  dan  lahan  terbangun mengalami  peningkatan  luas  pada  tahun  2030, sedangkan  hutan,  ladang,  lahan  terbuka,  dan  sawah mengalami  penurunan.  Terjadinya  penurunan  lahan sawah  dan  hutan  perlu  diantisipasi  sesuai  dengan kebijakan yang tertuang dalam UU No 41/2009 tentang Perlindungan  Lahan  Pertanian  Pangan  Berkelanjutan dan  UU  No  41/1999  tentang  Kehutanan.  Penerapan kebijakan   perlindungan  lahan  sawah  berkelanjutan dan      kebijakan    mempertahankan    kawasan    hutan menyebabkan  pola  perubahan  lahan  didominasi  oleh
peningkatan luas lahan terbangun, dan penurunan lahan kebun/perkebunan.

## Ucapan Terima Kasih
Penulis berterima kasih kepada Kementerian Pendidikan  dan  Kebudayaan,  Direktorat  Jenderal Pendidikan  Tinggi  atas  dukungan  beasiswa  yang diberikan  melalui  DIPA  2012.  Terima  kasih  pula diucapkan kepada Southeast Asian Regional Centre for Tropical Biology, yang memberikan dukungan melalui program bantuan penelitian 172-DIPARES-III-2016.

## Daftar Pustaka
[1] Adrionita, 2011.  Analisis debit  sungai dengan  model  SWAT pada berbagai penggunaan pahan di DAS Citarum Hulu Jawa Barat.  Tesis.  Sekolah  Pascasarjana,  Institut  Pertanian Bogor, Bogor.
[2] Agaton M, Y. Setiawan, H. Effendi, 2016. Land use/land cover change detection in an urban watershed: a case study of upper Citarum watershed, West Java Province, Indonesia. Procedia Environmental Sciences 33, pp. 654-660.
[3] [ADB] Asian Development Bank, 2013. Downstream impacts of  water  pollution  in  the  Upper  Citarum  River,  West  Java, Indonesia: Economic assessment of interventions to improve water quality. Water and Sanitation Program: Technical Paper. [terhubung berkala]. http://www.adb.org [8 September 2008].
[4] [BPS] Badan Pusat Statistik, 2016. Provinsi Jawa Barat dalam Angka. BPS Jawa Barat, Bandung.
[5] [CWRD]  Center  for  Water  Resources  Research  and Development,  2012.  Study  on  effects  of  land  use  change  on hydrological characteristic of watershed. Ministry of General Work and Asian Development Bank, Jakarta.
[6] Cohen, J., 1960. A coefficient of agreement for nominal scales. Educational and Psychological Measurement 20 (37).
[7] Cole,  R.,  2005.  The  use  of  cellular  automata-markov  chain analysis to predict land use change around a village in Mali. [terhubung  berkala].  http://www.gvsu.edu/geography  [2011 Mei 18].
[8] [Dephut] Departemen Kehutanan, 2009. Rencana pengelolaan DAS  Citarum  terpadu:  buku  ke-1  laporan  utama.  Direktorat Jenderal  Rehabilitasi  Lahan  dan  Perhutanan  Sosial,  BPDAS Citarum-Ciliwung, Bogor.
[9] Eastman,  J.  R.,  L.  A.  Solorzano,  M.  E.  van  Fossen,  2005. Transition potential modeling for land cover change. Dalam: Maguire D. J., M. Batty, dan M. F. Goodchild, editors. GIS, Spatial  Analysis,  and  Modeling,  pp.  357-385.  ESRI  Press, California.
[10] Hidayat,  F.,  2014.  Optimalisasi  penggunaan  lahan  untuk pengembangan  sumberdaya  air  DAS  Mahat  Hulu  di Kabupaten  Lima  Puluh  Kota  Sumatera  Barat.  Disertasi. Sekolah Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor, Bogor
[11] Firmansyah,  I.  2016.  Model  pengendalian  konversi  lahan sawah di dalam DAS Citarum. Disertasi. Sekolah Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor, Bogor
[12] Hedge,  N.  P.,  Muralikrishna  IV,  K.  V.  Chalapatirao,  2008. Settlement  growth  prediction  using  neural  network  and cellular  automata.  JATIT,  pp.  419-428.  [terhubung  berkala]. http://www. jatit.org [1 Maret 2014].
[13] Hermawan,  E.,  2011.  Modeling  and  simulating  spatial distribution pattern of urban growth using integration of GIS and  Cellular  automata.  Thesis.  Postgraduated  School,  Bogor Agricultural University, Bogor.
[14] Jie, Z., 2010. Accuracy assessment and uncertainty analysis of spatial  explicit  modeling  for  land  use/cover  change  and urbanization:  A  case  in  Beijing  metropolitan  area.  Science China Earth Sciences 53 (2), pp. 173-80.
[15] Kamusoko,  C.,  M.  Aniya,  B.  Adi,  M.  Manjoro,  2009.  Rural sustainability  under  threat  in  Zim-babwe  –  Simulation  of future land use/cover changes in the Bindura district based on
the  Markov-cellular  automata  model.  Journal  Applied Geography 29, pp. 435-447.
[16] Lillesand  T.  M.,  R.  W.  Kiefer,  1994.  Remote  sensing  and image interpretation. Third edition. John Wiley dan Sons, Inc. New York.
[17] Mas,  J.  F.,  M.  Kolb,  M.  Paeglow,  M.  C.  Olmedo,  T.  Houet, 2014. Modeling land use/cover change changes: a comparison of  conceptual  approachs  and  softwares.  Environmental Modeling and Software 51, pp. 94-111.
[18] Mondal,  Md.  S.,  N.  Sharma,  P.  K.  Garg,  M.  Kappas,  2016. Statistical  independence  test  and  validation  of  CA  Markov land use land cover (LULC) prediction results. The Egyptian Journal  of  Remote  Sensing and  Space  Sciences  19, pp. 259- 272.
[19] Munibah,  K.,  2008.  Model  spasial  perubahan  penggunaan lahan  dan  arahan  penggunaan  lahan  berwawasan  lingkungan (Studi  kasus  DAS  Cidanau,  Provinsi  Banten).  Disertasi. Sekolah Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor, Bogor.
[20] Nouri,  J.,  A.  Gharagozlou,  R.  Arjmandi,  2014.  Predicting urban  land use  changes using a CA-Markov  Model.  Arabian Journal for Science and Engineering.
[21] Prasena, A., D. B. P. Shrestha, 2013. Assessing the effects of land  use  change  on  runoff  in  Bedog  Sub  Watershed Yogyakarta. Indonesian Journal of Geography 45 (1), pp. 48- 61.
[22] Riccioli, F., T. E. Asmar, J. P. E. Asmar, R. Fratini, 2013. Use of cellular automata in the study of variables involved in land use  changes:  An  application  in  the  wine  production  sector. Environ Monit Assess 185, pp. 5361-5374.
[23] Verburg,  P.  H.,  T.  A.  Veldkamp,  J.  Bouma,  1999.  Land  use change under conditions of high population pressure: the case of Java. Global Environmental Change 9 (4), pp. 303-312.
[24] Vink,  A.  P.  A.,  1975.  Land  Use  in  Advancing  Agriculture. Springer-Verlag, New York.
[25] Wang,  S.  Q.,  X.  Q.  Zheng,  X.  B.  Zang,  2012.  Accuracy assessments of land use change simulation based on Markov- cellular automata model. Procedia Environmental Sciences 13, pp. 1238-1245.
[26] Xin, Y., Z. Xin-Qi, Lv. Li-Na, 2012. A spatiotemporal model of land use change based on ant colony optimization, Markov chain and cellular automata. Journal of Ecological Modelling, pp. 11-19.